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Get Started with Databricks for Data Engineering - Korean

이 코스에서는 Databricks Data Intelligence Platform에서 기본적인 데이터 엔지니어링 워크플로를 수행하는 데 필요한 기초 기술을 소개합니다. 워크스페이스를 살펴보고, Unity Catalog를 사용하며, 데이터 엔지니어가 Databricks에서 일상적으로 활용하는 핵심 구성 요소를 학습합니다.


이 코스는 실습 중심으로 진행됩니다. 먼저 워크스페이스에 익숙해진 다음, 각 주제별로 데모와 랩 노트북을 짝지어 진행합니다. 데모에서는 강사 또는 가이드 노트북과 함께 개념을 살펴보고, 랩에서는 방금 학습한 내용을 직접 적용합니다.


다루는 내용은 다음과 같습니다.

• Databricks Data Intelligence Platform의 개요와 Databricks Workspace, Unity Catalog, 노트북이 어떻게 함께 작동하는지.

• Delta Lake 테이블의 생성 및 관리.

• INSERT, UPDATE, DELETE를 사용한 데이터 변경.

• Delta 테이블의 버전 기록 및 타임 트래블 살펴보기.

• Lakeflow Connect 옵션(CTAS, 업로드 UI, COPY INTO)을 사용한 데이터 수집.

• 브론즈, 실버, 골드 계층을 통해 데이터를 변환하는 메달리온 아키텍처 파이프라인 구축.

• Lakeflow Jobs를 사용한 파이프라인 자동화.

• (보너스) Spark Declarative Pipelines를 사용한 선언형 파이프라인 구축.


Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Skill Level
Onboarding
Duration
3h
Prerequisites

이 과정에서는 다음과 같은 기술/지식/능력을 가진 참가자들을 위해 내용이 개발되었습니다: 
• 클라우드 데이터 플랫폼에 대한 기본적인 이해. 데이터베이스, 테이블, 쿼리가 무엇인지 개념적으로 이해하고 있어야 합니다.

• SQL에 대한 실무 지식. WHERE, GROUP BY, 집계 함수를 포함한 SELECT 문을 읽고 작성할 수 있으며 INSERT, UPDATE, DELETE를 이해하고 있어야 합니다.

• 데이터 수집, 변환, 파이프라인과 같은 데이터 엔지니어링 개념에 대한 전반적인 이해가 있으면 도움이 되지만 필수는 아닙니다. 기초 내용은 이 코스에서 다룹니다.

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Feature Engineering at Scale - Korean

이 과정에서는 Databricks 플랫폼에서 엔드투엔드 특성 엔지니어링 파이프라인을 설계, 스케일링 및 운영화하는 방법에 대한 포괄적인 이해를 습득합니다. 커리큘럼은 세 가지 점진적 모듈로 구성되어 있습니다: Spark의 분산 실행 및 최적화 기초 마스터링, Auto Loader 및 선언적 LakeFlow 파이프라인을 활용한 확장 가능한 데이터 수집 구현, 그리고 Databricks 특성 저장소를 활용한 생산 수준의 MLOps로의 발전입니다.

Catalyst Optimizer 및 Spark UI를 활용한 Spark 성능 디버깅, 자동화된 품질 검사를 포함한 강건한 브론즈-실버-골드 메달리온 아키텍처 구축, SparkML을 활용한 확장 가능한 특성 변환 구현 등 실습 학습 경험에 참여합니다. 본 과정은 온라인 특성 저장소를 통한 실시간 특성 서빙 배포, 온디맨드 변환을 포함한 FeatureSpec 정의, Unity Catalog를 활용한 거버넌스 및 리니지 추적 적용으로 마무리됩니다.

과정을 마치면 엔터프라이즈 스케일에서 머신 러닝을 위한 완전한 특성 라이프사이클을 관리할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다. 즉, 성능이 뛰어나고 신뢰할 수 있으며 거버넌스가 적용된 생산 준비 완료 파이프라인을 설계할 수 있습니다.

참고: SCORM 강의 파일의 경우 콘텐츠를 완료한 후 SCORM 창을 닫아 주세요. ‘Next Lesson’ 버튼은 클릭하지 마세요. 클릭하면 SCORM 모듈이 완료된 것으로 표시되지 않을 수 있습니다.

Paid & Subscription
3h
Lab
Professional

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